[ Article ]

The Korean Journal of Community Living Science - Vol. 36, No. 3, pp.459-470

ISSN: 1229-8565 (Print) 2287-5190 (Online)

Print publication date 31 Aug 2025

Received 13 Jun 2025 Revised 08 Jul 2025 Accepted 11 Jul 2025

DOI: https://doi.org/10.7856/kjcls.2025.36.3.459

연령대별 식품 소비자의 구매 행태 변화에 대한 탐색적 연구 : 2014~2023년 농식품 소비정보 DB 기반 분석

원승현¹⁾^{, 4)} ; 조진아²⁾^{, 4)}^{, †} ; 박주영³⁾^{, 4)}^{, †}

1)충남대학교 식품영양학과 석사과정생
2)충남대학교 식품영양학과 교수
3)충남대학교 소비자학과 교수
4)충남대학교 글로컬라이프케어 융합전공

An Exploratory Study on Changes in Food Purchasing Behavior by Age Group : Based on the 2014–2023 Agri-food Consumption Information DB

Seunghyun Won¹⁾^{, 4)} ; Jin Ah Cho²⁾^{, 4)}^{, †} ; Joo Yung Park³⁾^{, 4)}^{, †}

1)Master’s student, Dept. of Food and Nutrition, Chungnam National University, Daejeon, Korea
2)Professor, Dept of Food and Nutrition, Chungnam National University, Daejeon, Korea
3)Professor, Dept. of Consumer Science, Chungnam National University, Daejeon, Korea
4)Glocal life-care Convergence, Chungnam National University, Daejeon, Korea

Correspondence to: ^†1. Jin Ah Cho Tel: 82-42-821-6833 E-mail: jacho@cnu.ac.kr2. Joo Yung Park Tel: 82-42-821-6841 E-mail: jooyungpark@cnu.ac.kr

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

This study examined the changes in food purchase patterns according to age using longitudinal data from the Korean Agricultural and Food Consumption Information Database. This study aimed to identify the structural changes in food purchase behavior across age groups by analyzing food expenditure data from 396 households that participated continuously in a 10-year panel (2014–2023). The data were reclassified into nine major food categories, and a detailed analysis was conducted on processed food expenditures subdivided into 10 categories. The results showed that food spending has increased across the board over the decade, with the consumption of processed foods increasing notably among those in their 40s and 50s. The main reasons were the rise in home meal replacement (HMR) and heightened health consciousness following the COVID-19 pandemic. Those in their 30s and 40s spent more on processed grain foods and beverages, while older people spent more on natural foods such as seafood, vegetables, and tubers. This study provides empirical evidence on the food purchase trends according to age and highlights the need for customized food policies, nutrition education, and targeted marketing strategies. Since 2021, food service expenditure items have been excluded from the survey, and the survey is limited to metropolitan areas. Future studies will need to incorporate dietary intake data to assess the nutritional outcomes and incorporate broader socio-demographic variables to increase generalizability.

Keywords:

food consumption, age-related behavior, longitudinal analysis, processed food, nutrition policy

Ⅰ. 서론

최근 초고령 사회로의 진입, 1인 가구의 증가, 코로나-19 팬데믹, 건강을 중시하는 트렌드로의 변화 등 사회 전반에 걸친 변화는 식품 소비 방식에 큰 전환점을 제공하고 있다(Rha et al. 2021; Lee et al. 2025). 이러한 변화는 단순한 영양 공급을 넘어 가계의 가치, 환경 윤리, 건강 인식 등 다양한 요인에 의해 결정되는 복합적 소비 패턴으로 이어진다. 이에 따라 소비자의 연령 특성과 식품군별 지출 패턴을 정밀하게 분석하고, 그 결과를 소비자 행동 연구와 영양 역학의 맥락에서 함께 해석하는 노력이 요구된다.

식품 소비는 이제 단순히 생존을 위한 행위를 넘어 개인의 삶의 질과 직결되는 중요한 요소로 인식되고 있으며, 특히 고령화 사회로의 진입은 연령대별 식품 소비 행태 변화와 밀접한 관련이 있다. 기존 연구에서는 식품 소비에 있어 연령별 차이를 마케팅 전략(Kim 2019; Park et al. 2019) 혹은 건강 행태(Song & Park 2015; Lim & Kim 2017; Chun & Chae 2018) 측면에서 각각 다루어왔다. 예를 들어 30-40대는 간편식과 가공식품, 간식류의 소비가 높은 반면 60대 이상의 고령층에서는 수산물, 엽경채류, 과채류 등 신선식품에 대한 선호가 높은 것으로 보고되었다. 이는 영양 요구도와 건강 상태, 생활패턴의 차이에서 기인하는 것으로 해석할 수 있다. 그러나 대부분의 연구는 횡단적(cross-sectional) 분석에 그치며, 시간에 따른 소비 변화(trend)나 동일 대상자의 반복 측정을 통한 종단적(cohort) 분석은 부족한 실정이다. 또한 소비자 행동학적 특성과 식품영양학, 특히 식생활 관리의 맥락을 통합적으로 다룬 학제 간 연구는 드문 상황이다.

이에 본 연구는 소비자행동이론(Consumer Decision-Making Model)과 식생활관리이론(Dietary Management)을 기반으로, 연령대별 소비 행태를 시간에 따라 종단적으로 분석하고자 하였다. 소비자행동이론은 연령, 소득, 교육 등 소비자의 특성이 구매 결정에 영향을 미친다고 설명하는 이론이며, 특히 이 중 연령은 식품 선택에 있어 중요한 요인으로 작용한다(Gębska-Kuczerowska et al. 2022). 식생활관리이론은 식품 선택이 단순한 영양소 섭취의 차원을 넘어 환경, 심리, 개인의 생활 속에서 이루어진다는 점을 강조하고 있다(Mann & Ward 2014). 따라서 본 연구는 이러한 이론적 배경을 바탕으로 하여 연령대별 식품 주구입자의 지출 변화 양상을 실증적으로 분석하고자 하였다. 또한, 연령에 따라 소비 패턴이 상이하게 나타날 수 있는 식품군을 중심으로 세부적 지출 특성을 분석하여 향후 식품 정책 수립과 영양 교육, 마케팅 전략 등 다분야에 학문적 기반을 제공하고자 한다.

본 연구는 농촌진흥청이 구축한 대규모 농식품 소비자 가계부 데이터를 활용하여 2014년부터 2023년까지 10년간 동일 대상자의 식품 지출 데이터를 분석하였다. 특히 가공식품에 대해 세분화된 중분류 항목으로 추가 분석을 실시하였다. 이를 통해 연령대별 주구입자의 건강 인식 행태, 소비 트렌드, 식생활 구조 변화 등 식품 소비 행태의 양상을 파악하고자 하였다. 본 연구는 식품 소비의 다양성과 건강한 식생활 유지에 대한 이해를 심화시키고, 연령별 맞춤형 소비자 교육 및 식생활 개선 프로그램 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구 대상 및 기간

본 연구는 농촌진흥청에서 주관하는 농식품 소비정보 데이터를 활용하여 수행되었다. 해당 사업은 농식품 소비자 구매 데이터를 활용하여 농업 전략 개발과 소비자 수요를 반영한 산업 활성 지원을 위해 시행되고 있으며, 소비자 패널이 직접 영수증을 부착하거나 수기로 가계부를 작성하는 형식으로 정보를 수집하였다(Rural Development Administration 2024). 데이터베이스는 영수증의 상품명을 기준으로 하여 16개 대분류, 197개 중분류, 545개 소분류로 구성되어 있다. 본 연구에서는 2014년부터 2023년까지 조사된 1,903개 패널의 농식품 장바구니 데이터 중 10개년도 조사에 연속적으로 모두 응답한 396개 패널을 추출하여 본 연구의 대상자로 선정하였다.

2. 연구 대상자의 일반적 특성

연구 대상자의 일반적 특성은 연령대, 가구 월 평균 소득, 가구원 수 변수를 이용하였다. 연령대는 2014년을 기준으로 30~39세, 40~49세, 50~59세, 60~69세로 분류하였고, 해당 기간 연속 응답자 중 20대에 해당하는 대상자는 없으므로 제외하였다. 통계청 조사에 따르면, 서울, 경기, 인천 지역의 고령인구비율은 전국 평균에 비해 약 10% 가량 낮으며, 평균연령의 경우 서울은 2020년까지 전국 평균을 상회하다가 2021년부터 낮아지는 추세를 보이고, 인천과 경기 지역은 모든 연도에서 전국 평균 연령보다 낮은 수준을 보이고 있다(KOSIS 2025). 또한, 2014년부터 2023년까지의 연속 응답자 중 70대 이상 대상자가 존재하지 않아 함께 제외하였다. 가구 소득 구간은 통계청의 중위소득 기준에 기반한 상대적 빈곤 구간(중위소득 50% 이하: 하층, 50~150%: 중층, 150% 이상: 상층)을 참고하였다. 다만, 본 연구에 사용된 원자료는 가구 소득이 100만 원 단위로 구간화되어 수집되었으므로, 실용적 분석을 위하여 하층(300만 원 미만), 중층(300~599만 원), 상층(600만 원 이상)으로 재분류하였다. 가구원 수는 2명, 3명, 4명, 5명 이상 총 4단계로 재분류하여 사용하였으며, 해당 기간 동일 대상자 중 1인 가구에 해당하는 대상자는 없으므로 제외하였다.

3. 식료품 구입액

식품 소비 행태는 상품코드, 대분류, 중분류와 구입액 변수를 사용하여 분석하였다. 식료품 구입액은 가구원 수로 나누어 1인당 구입액으로 통일하여 동일 조건에서 비교가 가능하도록 재구성하였다. 본 연구에서 사용한 원 자료의 식품 지출액은 가구를 기준으로 조사되어 각 구성원의 식품 지출액을 개별화하기 어렵다는 한계가 있으므로, 모든 가구는 각 구성원의 식품 지출액이 동일하다고 가정하였다. 식품군은 원시자료의 16개 대분류(가공식품, 견과류, 곡물류, 과일과채혼합, 과일류, 과채류, 근채류, 기타, 기타채소류, 나물류, 서류, 수산물, 엽경채류, 조미채류, 축산물, 특작류) 에서 9개 대분류(가공식품, 견과류, 곡물류, 과일류, 과채류, 채소류, 서류, 수산물, 축산물) 로 재분류하였으며, 이 중 가공식품을 다시 10개 중분류(견과류 가공식품, 곡물류 가공식품, 과일류 가공식품, 과채류 가공식품, 채소류 가공식품, 서류 가공식품, 수산물 가공식품, 축산물 가공식품, 우유류 가공식품, 음료류 가공식품) 로 세분화하여 분석에 사용하였다. 모든 식료품 지출액에서 외식비는 포함되지 않았다.

4. 통계 분석

자료는 IBM SPSS Statistics(ver. 29.0)를 이용하여 통계 분석하였다. 모든 데이터는 정규성 검정을 통해 Shapiro-Wilk의 p값이 0.05 이상인 경우 정규성을 만족한다고 평가하여 정규성 가정 위배 시 비모수 검정법을 사용하였다. 본 연구는 동일 가구의 식품 소비 데이터를 반복 측정한 종단 자료를 사용하였으므로, 연도 간 식품군 지출 변화 분석을 위해 반복측정 설계에 적합한 비모수 검정인 Friedman 검정을 실시하였다. 이는 시간의 흐름에 따른 소비 행태 변화라는 본 연구의 주요 목적에 부합하다. Friedman 검정 결과 유의미한 결과가 도출된 경우, 각 연도 간 소비 차이를 확인하기 위하여 Wilcoxon 부호순위 검정(Wilcoxon Signed-rank test)를 적용하였다. 또한 동일 시점에서의 집단(연령대) 간 지출 수준의 비교는 독립된 두 집단 이상의 비교를 위하여 비모수 검정인 Kruskal-Wallis 검정을 시행하였다. 모든 검정에서 유의 수준은 p-value 0.05 미만으로 설정하였다. 이는 본 연구의 핵심 변수인 ‘연령대별 식품 소비 구조 차이’를 유의미하게 파악하기 위한 통계적 접근으로, 집단 간 소비 패턴을 확인하는 데 적합하다.

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. 조사 대상자의 일반적 특성

조사 대상자의 첫 수집 연도인 2014년을 기준으로 한 일반적 특성은 Table 1과 같다. 조사의 응답자인 가구 내 식품 주 구입자의 연령대는 전체 분석 대상자 396명 중 30대가 15.7%, 40대가 45.5%, 50대가 30.3%, 60대가 8.6%로 40-50대가 전체 응답자의 70% 이상을 차지하고 있다. 가구 총 소득액은 소득 수준에 따라 하층 그룹이 15.7%, 중층 그룹이 62.7%, 상층 그룹이 21.7%로 중 수준의 소득을 가진 집단이 가장 많았다. 가구원 수의 경우 2인이 15.7%, 3명이 28.5%, 4명이 43.2%, 5명 이상이 12.6%로 4인 가구가 가장 많았으나 정확한 가구 구성원의 정보는 조사되지 않았다. 다만, 조사 과정 중 2014년부터 2023년까지 연속적으로 응답한 패널은 모두 서울, 경기, 인천 지역에서 추출되어 고령층 비율이 적은 인구 구조 및 이에 따른 식품 소비 성향이 반영되었을 가능성이 있다.

Table 1.

General characteristics of the respondentsN=396

2. 식료품 지출액의 변화

Table 2는 연도별 총 식료품 지출액의 변화를 나타낸 결과이다. 총 식료품 지출액은 2023년을 기준연도로 설정하고, 통계청의 소비자물가지수(CPI) 중 식료품 부문 지수를 활용하여 연도별 실질 지출액으로 보정하였다. 보정 방식은 각 연도 명목 지출액에 대해 해당 연도 식료품 소비자물가지수 대비 2023년 식료품 소비자물가지수의 비율을 곱하여 산출하였다. 이는 명목 지출액만으로는 시계열 비교 시 가격 수준의 변화로 인한 왜곡이 발생할 수 있기 때문이며, 소비 행태의 변화를 보다 정확히 분석하기 위하여 소비자 물가 상승률 중 식료품 품목의 값을 이용해 보정하였다. 분석 결과, 30대의 총 식료품 지출액은 2014년 1,318.8천원에서 1,903.9천원으로 약 585.1천원 증가하였다. 40대는 같은 기간동안 1,201.7천원에서 1,709.6천원으로 507.9천원 증가하였으며, 50대는 818.9천원의 가장 큰 증가폭을 나타냈다. 60대는 1,582.3천원에서 2.213.7천원으로 631.4천원 증가하였다. 따라서, 2014년부터 2023년까지 모든 연도에서 연령대 간 유의미한 차이가 나타났다(p<0.05). 연도 간 차이를 확인한 결과 2016년부터 2021년까지 모든 연도에서 전년 대비 총 식료품 지출액의 유의미한 증가를 보였다(p<0.001). 그러나 50대를 제외하고는 2021년 이후 총 식료품 지출액이 감소하는 추세를 보이고 있다. 이러한 변화를 시각적으로 명확히 제시하고자 그림으로 함께 나타내었다(Fig. 1).

Table 2.

Annual total food expenditure (per capita)(unit: 1,000KRW)

Fig. 1.

Total food expenditure (per capita).

3. 식품군별 식료품 지출액의 변화

9개 식품군에 대한 연도별 각 연령대의 지출액 변화는 Fig. 2에 나타내었다. 식품군별 식료품 지출액의 변화는 전반적으로 연도의 흐름에 따라 증가하는 경향을 보였으며, 연령대에 따라 뚜렷한 차이를 나타내었다(Fig. 2). 먼저 가공식품의 경우, 2015년부터 2022년까지 모든 연령대에서 지출액이 점진적으로 유의미하게 증가하는 추세를 보였으며, 이 중 40대에서는 약 355천원, 50대에서 490천원이 증가하는 등 증가 폭이 두드러지게 나타났다(Fig. 2, A). 특히 2020년부터 2022년까지 50대의 가공식품 소비액이 약 920천원에서 약 1,240천원으로 가파르게 증가하는 추세를 보였는데, 이는 코로나19 팬데믹 이후 가정간편식(HMR) 소비가 증가함에 기인한 것으로 볼 수 있다(Rha et al. 2021). 견과류는 전 연령대에서 지출 규모가 작았지만 연령대 간 유의미한 차이를 확연히 보였는데, 모든 연도에서 50-60대가 30-40대보다 꾸준히 높은 지출 수준을 유지하였다(p<0.001). 연도 간 비교에서는 2018년(p<0.001)과 2019년(p<0.05) 두 시점에서만 유의한 증감이 관찰되었으며 뚜렷한 증가 추세보다는 등락이 반복되는 형태가 나타났다(Fig. 2, B). 곡물류 지출은 60대를 제외하고는 대부분 완만한 곡선을 보이고 있는데, 2021년 이후 30대와 40대는 약 40천원, 50대는 약 30천원 감소 등 대부분의 연령대에서 소비가 유의미하게 감소하였다(p<0.001)(Fig. 2, C). 이는 복합적 요인이 작용할 수 있으나, 서구형 식습관으로의 패턴 변화, 탄수화물의 섭취를 줄이는 저탄수화물 다이어트의 유행, 코로나19 팬데믹으로 인한 전통적 곡물류 섭취 감소 등으로 인한 결과임을 알 수 있다(Kim et al. 2000; Lee & Shin 2021; Oh et al. 2023). 과일류, 과채류, 채소류 또한 모든 연도에서 연령대 간에는 유의한 차이를 보였으나(p<0.001) 완만한 상승 폭이 보였다(Fig. 2, D-F). 감자와 고구마를 포함한 서류에서도 연령이 증가할수록 소비가 비례하게 증가하는 모습을 보였는데, 2014년 대비 다른 연도들에서 연령 간 차이 폭이 증가하였다(Fig. 2, G). 수산물과 축산물에서도 다른 자연 식품과 유사하게 연령이 증가할수록 지출액이 높아지는 양상을 보이고 있으며, 수산물은 30대 약 90천원, 40대 약 100천원, 50대와 60대에서 약 150천원 증가 등 모든 연도에서 연령 간 유의한 차이가 나타났고(p<0.001) 축산물에서도 평균 약 172.5천원의 증가를 보이며 연령 간 유의한 차이를 보였다(p<0.001). 일부 연도를 제외한 모든 연도에서 전년 대비 지출액이 증가하였다(Fig. 2, H-I).

Fig. 2.

Age-related changes in food group expenditure.

4. 가공식품 지출액의 변화

식품군 대분류를 분석한 결과, 가공식품에서 두드러지는 소비 증가가 나타났으므로 가공식품을 세분화하여 10개 가공식품 중분류(견과류 가공식품, 곡물류 가공식품, 과일류 가공식품, 과채류 가공식품, 채소류 가공식품, 서류 가공식품, 수산물 가공식품, 축산물 가공식품, 우유류 가공식품, 음료류 가공식품)에 대한 지출액 변화를 확인하였다(Fig. 3). 먼저 견과류 가공식품 지출은 2022년부터 2023년 사이 모든 연령대에서 증가하는 양상을 보였다. 특히 50대 견과류 가공식품 지출액은 2022년 13천원에서 2023년 약 21천원으로 상승하며 통계적으로 유의한 연도 간 차이를 보였다(p<0.01)(Fig. 3, A). 지출액의 규모가 크진 않으나, 건강 간식에 대한 수요의 증가 및 단백질 섭취 선호 현상과 연관될 수 있다(Lee et al. 2025). 곡물류 가공식품은 전 연령대에서 뚜렷한 증가 추세를 보였다. 특히 2016년 이후 매년 유의미한 연도 간 차이가 나타났으며(p<0.001), 30대와 40대에서는 약 39천원 증가, 50대와 60대는 38.5천원 증가 등 연령이 낮을수록 지출액이 커졌다(Fig. 3, B). 이는 식사대용 시리얼, 즉석밥류의 수요 증가에 따른 현상으로 해석될 수 있으며, 편의성을 중시하는 소비자 특성이 반영된 것으로 보인다. 채소류 가공식품은 절임류, 김치 등 저장 식품과 채소류 반찬을 포함하는데, 50-60대에서 높은 지출 수준을 유지했으며 꾸준한 상승세를 보였다. 연령대간 유의미한 차이는 모든 연도에서 관찰되었다(Fig. 3, E). 서류 가공식품의 경우 객관적 지출액 수치는 낮으나 30-40대를 중심으로 소폭 증가세가 있었다. 특히 2021년 이후 30대에서는 23천원에서 46천원으로 약 2배 증가하여 유의미한 차이를 보였다(p<0.01)(Fig. 3, F). 수산물 가공식품과 축산물 가공식품은 모두 꾸준한 증가 추세를 보이고 있는데, 수산물은 50-60대에서 지출이 높은 반면 축산물은 30-40대에서 높은 지출을 나타내어(Fig. 3, G-H) 연령대에 따라 선호하는 단백질 식품군에 차이가 있음을 시사한다. 또한 지출 규모가 증가하는 것은 탄수화물보다 단백질을 선호하는 최근 식품 섭취 패턴의 변화를 투영한 것으로 볼 수 있다. 유제품과 음료류 가공식품의 경우 지출 규모가 연도에 따라 비교적 완만한데, 음료류 가공식품은 주류와 커피 등을 포함하고 있어 30-40대에서의 소비가 높게 나타났다(Fig. 3, I-J).

Fig. 3.

Age-related changes in processed food group expenditure.

Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구는 2014년부터 2023년까지 10년간 동일 대상자의 패널 데이터를 활용하여 연령대별 주요 식품군 지출액의 종단적 변화를 분석함으로써 식생활의 구조적 전환과 소비자 행태의 변화 양상을 규명하고자 하였다. 총 396명의 연속 응답자를 대상으로 실질 지출액 기준의 분석을 실시하였으며, 특히 가공식품에 대한 세부 분류를 통해 시대적 소비 트렌드를 반영하였다.

연구 결과, 전반적으로 식품군 지출액은 2014년 대비 2023년까지 완만한 증가세를 나타내었으며, 모든 연도에서 연령대 간 유의한 차이가 관찰되었다. 특히 40-50대는 전체 응답자의 약 75%를 차지하고 있어 총 식료품 지출에서도 상대적으로 높은 비중을 보였다. 가공식품 지출액의 유의미한 증가는 코로나19 팬데믹으로 인한 가정 내 소비 증가와 더불어 가정간편식 제품 선호 증가 등의 사회적 변화에 기인한 것으로 해석된다(Rha et al. 2021). 또한, 30-40대는 곡물류 가공식품과 음료류에 상대적으로 높은 지출을 보였는데 이는 식사대용 제품, 간편식 및 카페인 등의 음료 소비 증가와 연관된 것으로 보인다(Chung et al. 2020). 또한, 연령이 증가할수록 수산물과 채소류, 서류 등 자연 식품군에 대한 지출이 높음을 확인하여 고령층에서의 건강 중시 식습관을 실증적 측면에서 확인하였다(Chun & Chae 2018). 특히 고구마, 감자 등의 서류는 60대에서 높은 소비량을 보여 전통적인 탄수화물 섭취 성향이 유지되고 있음으로 판단된다. 반면, 곡물류 전체 지출액은 2021년 이후 급감했는데 이는 서구화된 식습관으로의 전환, 저탄수화물 식이 트렌드, 외식 감소 등 복합적 요인이 작용한 것으로 해석된다(Kim et al. 2000; Lee & Shin 2021).

또 한 가지 주목할 점은 단백질 식품에 대한 선호 변화가 뚜렷하게 나타났다는 점이다. 특히 가공식품 중 수산물과 축산물의 소비액이 증가하는 양상이 확인되었으며, 이는 코로나-19 팬데믹을 전후한 식생활 변화와 밀접하게 관련되어 있다. 실제로 50대의 가공식품 소비는 2019년 약 950천원에서 2022년 약 1,240천원으로 약 30% 이상 급증하였다. 팬데믹 시기에는 외식 감소, 식사 준비 시간의 단축 등 요인이 복합적으로 작용하여 가정간편식 및 단백질 중심의 식품 소비가 증가한 것으로 해석된다(Rha et al. 2021; Lee et al. 2025). 더불어 30-40대는 축산물 중심의 동물성 단백질 식품에 높은 지출을 보이는 반면, 50-60대는 상대적으로 수산물 소비의 비중이 높았다. 이는 연령이 증가함에 따라 미각과 후각 기능이 자연적으로 감소하며, 특히 식품 풍미 인지능력 저하로 입맛 변화를 유발한다는 기존 연구와도 같은 맥락을 가진다(Methven et al. 2021; Hähnel et al. 2022; Alves et al. 2024).

실제로 연령, 건강 상태, 사회적 경험, 경제력, 윤리적 가치관 등 다양한 요인이 식품 소비 행태에 복합적으로 작용한다는 선행 연구가 존재하며(Rha et al. 2021; Salmela et al. 2022; Cheikh et al. 2025), 본 연구 결과도 이러한 다차원적 영향 요인을 뒷받침하고 있다. 본 연구의 종단자료 분석 결과는 10년 간의 소비 트렌드가 뚜렷하게 변화한다는 점에서, 사회적 변화와 식품 소비에 대한 인식이 행태에 미치는 영향을 실증적으로 보여주는 사례라 할 수 있다. 특히 팬데믹 등의 외부 변수는 특정 식품군에 대한 수요를 급격히 변화시키므로 향후 식품 산업, 소비자 교육, 식생활 정책에 있어 이러한 환경 변화에 대한 민감성을 반영한 전략을 수립하는 것이 중요한 고려사항이 된다(Hong & Jung 2025).

다만 본 연구는 대상자를 모두 서울, 경기, 인천 지역에서 추출하여 분석하였으므로 전국적 패턴으로 확대 해석하기에는 어려움이 있다. 특히 해당 지역은 전국 평균에 비해 상대적으로 고령 인구 비율이 낮고, 조사된 패널 중 고령층이 적다는 점에서 변수 설정에 지역적 특성이 기인했다는 한계가 존재한다. 더불어 식료품 지출액의 증가가 곧 식품 섭취의 양적‧질적 향상을 의미하지는 않으므로 객관적인 식품 섭취를 통한 식품영양학적 분석에 한계가 있다. 또한, 가족 구성원과 라이프 스타일 등 가구 특성, 가정 내 식사 횟수, 외식 행태 등 식품 소비에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 조사가 이루어지지 않았으므로 소비 패턴의 변화를 탐색적 연구의 수준에서 확인하였다는 한계점이 존재한다. 이러한 제한점을 극복하기 위해서 식품 소비에 미치는 요인을 함께 조사하고, 외식 및 배달 음식 소비를 포함한 포괄적 지출 항목 분석이 이루어져야 한다. 또, 식품 구매 지출과 실제 섭취 영양소 간의 연계 분석을 위하여 국민건강영양조사(KNHANES) 등의 식이섭취조사 자료를 결합한 통합적 분석을 계획할 수 있을 것이다. 더불어 향후 연구에서는 초고령 사회의 진입이라는 사회적 변화 양상에 입각하여 고령층 구조 변화에 따른 소비 트렌드 분석도 가능할 것이다.

궁극적으로, 본 연구는 연령대별 식품 소비 행태를 소비자 행동과 식생활관리의 관점에서 해석하고자 하였으며, 실증적 자료를 기반으로 식생활 변화의 경향성을 제시하였다. 이는 향후 연령별 맞춤형 식생활 교육, 식품 정책 수립, 영양 마케팅 전략 수립 및 식품 산업 발전 방향성 도모 등에 기초 자료로 활용될 수 있는 의의를 가진다.

References

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Variables	Categories	Frequency(%)
Age group	30s	62(15.7)
	40s	180(45.5)
	50s	120(30.3)
	60s	34( 8.6)
Total income (1,000KRW)	<3,000	62(15.7)
	3,000–6,000	248(62.7)
	>6,000	86(21.7)
Family number	≤2	62(15.7)
	3	113(28.5)
	4	171(43.2)
	>5	50(12.6)

	30s (n=62)	40s (n=180)	50s (n=120)	60s (n=34)	total (n=396)	p
Mean ± SD All values were adjusted for inflation.
2014	1,318.8 ± 716.5	1,201.7 ± 521.9	1,371.3 ± 666.1	1,582.3 ± 605.3	1,304.1 ± 616.3	0.001
2015	1,288.4 ± 676.1	1,226.6 ± 593.4	1,386.0 ± 627.4	1,528.9 ± 531.1	1,310.5 ± 617.6	0.003
2016	1,197.2 ± 658.9	1,171.6 ± 499.4	1,429.8 ± 669.8	1,613.5 ± 603.0	1,291.8 ± 606.9	<0.001
2017	1,320.9 ± 744.7	1,223.6 ± 505.7	1,465.1 ± 850.5	1,621.0 ± 589.9	1,346.1 ± 682.8	<0.001
2018	1,305.5 ± 642.4	1,265.0 ± 553.2	1,545.2 ± 775.7	1,732.4 ± 658.2	1,396.4 ± 667.5	<0.001
2019	1,541.0 ± 1,081.1	1,527.6 ± 709.1	1,806.7 ± 910.9	1,915.3 ± 755.8	1,647.5 ± 853.4	0.001
2020	1,780.7 ± 1,288.5	1,651.6 ± 667.6	1,904.6 ± 843.6	2,094.4 ± 788.8	1,786.5 ± 863.4	0.005
2021	1,882.9 ± 1,574.5	1,757.8 ± 800.2	2,140.5 ± 1,077.3	2,405.5 ± 776.7	1,949.0 ± 1,058.1	<0.001
2022	1,603.5 ± 1,342.4	1,745.8 ± 802.2	2,313.7 ± 1,216.0	2,320.8 ± 940.3	1,945.0 ± 1,085.9	<0.001
2023	1,903.9 ± 1,628.1	1,709.6 ± 805.2	2,190.2 ± 1,052.2	2,213.7 ± 852.8	1,928.9 ± 1,071.1	<0.001